本文将带大家手把手使用 MLC-LLM 将 InternLM2.5-1.8B-Chat部署到安卓手机上。 github.com/InternLM/Int 首先我们来看一下最终的效果～ 1. 环境准备 1.1 安装 rust 可参考 forge.rust-lang.org/inf此处使用了国内的镜像,如下列命令,当出现选项时选择 Enter 安装。 export R
上传这一步需要能访问 HuggingFace,可能需要部署代理,如果没有代理可以直接在接下来的配置中使用此链接https://huggingface.co/timws/internlm2_5-1_8b-chat-q4f16_1-MLC 中的模型(和文档 https://llm.mlc.ai/docs/deploy/android.html#android-sdk 中的转换方法一样) 2.5 (可选) 测试转换的模型 在打包之...
要将Llama2-7B模型部署到Android手机上运行,您需要遵循以下步骤:第一步:准备环境您需要安装Java Development Kit(JDK)和Android Studio,以便在您的计算机上构建和测试应用程序。确保您的计算机满足最低系统要求。第二步:获取MLC LLM您可以从官方网站或GitHub仓库下载MLC LLM。MLC LLM是一个开源项目,提供了将机器学习模...
首先,我们需要使用mlc-llm工具对qwen-7b模型进行压缩。这可以通过以下步骤实现: 将qwen-7b模型转换为PyTorch格式(如果尚未转换)。 使用mlc-llm的压缩功能对模型进行压缩。您可以通过调整压缩参数来优化模型大小和性能之间的平衡。 压缩完成后,您将得到一个优化后的模型文件,其体积将比原始模型小得多。 三、模型部署 ...
在我的Redmik50手机上进行测试,效果和速度如下: 每一秒大概可以解码8个token,我感觉速度勉强够用了。由于RWKV5迭代到了第5个版本,后续希望能支持RWKV5的模型,当然也可以寻求新的优化机会提升解码速度。 0x1. 踩坑 之前写这篇文章MLC-LLM 部署RWKV World系列模型实战(3B模型Mac M2解码可达26tokens/s)的时候发现...
在我的Redmik50手机上进行测试,效果和速度如下: 每一秒大概可以解码8个token,我感觉速度勉强够用了。由于RWKV5迭代到了第5个版本,后续希望能支持RWKV5的模型,当然也可以寻求新的优化机会提升解码速度。 0x1. 踩坑 之前写这篇文章 MLC-LLM 部署RWKV World系列模型实战(3B模型Mac M2解码可达26tokens/s) 的时候发...
参考自mlc-llm,个人尝试在android手机上部署大模型并运行. Contribute to TroyTzou/mlc-llm-android development by creating an account on GitHub.
MLC LLM是一种专为移动端设计的轻量级学习计算框架,可以帮助我们有效地解决上述问题。通过以下几个关键步骤,我们可以实现Llama2-7B模型在Android手机上的部署: 模型压缩与优化:利用量化、剪枝等技术手段,减小Llama2-7B模型的体积,同时对模型进行精度和性能的权衡调优,以适应手机端的资源限制。 计算资源分配:根据手机的...
图1. MLCEngine:通用LLM部署引擎 实现通用部署的路径具有独特的挑战。首先,它需要支持广泛的GPU编程模型和运行时,以在每个支持的平台上实现加速。这样的过程通常需要大量重复的工程工作。我们需要在可能的情况下利用有效的供应商库,但也需要支持缺乏标准库支持的新兴平台,如Vulkan或WebGPU。此外,每个应用平台都有不同的...
MLCLLM是一种通用解决方案,它允许将任何语言模型本地部署在各种硬件后端和本地应用程序上,此外还提供了一个高效的框架,供每个人根据自己的用例进一步优化模型性能。 我们的使命是让每个人都能在每个人的设备上本地开发、优化和部署 AI 模型。 推荐:用NSDT设计器快速搭建可编程3D场景。